GBC MedAIは、以下のような技術的ソリューションにより、回答率の最適化を実現します：
- 非同期フレームワークFastAPI 開発に基づくバックエンド・サービスで、高い並行性と非同期のリクエスト処理をサポートします。
- スマートキャッシュ: セマンティック・キャッシング・レイヤーとしてRedisを採用し、繰り返しクエリのモデル呼び出しを効果的に削減する。
- モデルスケジューリング複数のAIモデルへの並列アクセスと、クエリの複雑性に基づくコンピューティングリソースのインテリジェントな割り当てをサポート。
- 検索最適化マルチ検索エンジンの自動選択メカニズムを統合し、最も速い応答サービスソースを優先的に呼び出します。
- フロントエンドのストリーミング・レスポンスVue 3で実装されたストリーミング・インターフェースで、ダイアログ・コンテンツのセグメント化されたリアルタイム・レンダリングをサポート。
実証テストによると、同じセマンティッククエリのレスポンスタイムは、Redisキャッシュにより60%短縮され、非同期フレームワークにより、システムはパフォーマンスのボトルネックなしに200以上の同時リクエストを処理できる。
この答えは記事から得たものである。GBC MedAI：複数のAIモデルと検索エンジンにアクセスできるインテリジェントな医療アシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ヘルスケアAIアシスタントの応答性を最適化する効果的な方法とは？
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